TEACHING STRATEGIES WITH AI:
Learn, Share, Grow

ผศ.ดร.สิวะโชติ ศรีสุทธิยากร

ภาควิชาวิจัยและจิตวิทยาการศึกษา
คณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

2025-07-16

AI ไม่ได้มีแค่ ChatGPT, Gemini, Claude, …

AI Stack
1. Infrastructure โครงสร้างพื้นฐาน เช่น Chip, GPU, Cloud platform, AI API, Data Structure, frameworks ที่รองรับการพัฒนาและรันโมเดล AI
2. Model โมเดลที่ใช้ประมวลผล เช่น Machine Learning Models, Deep Learning (GPT, BERT, Random Forest ฯลฯ)
3. Application แอปพลิเคชันที่ผู้ใช้งานโต้ตอบด้วย เช่น ChatGPT, Gemini, Claude, Canva, ระบบสร้างข้อสอบ, ระบบช่วยให้ feedback …
4. Organization Usage วิธีที่องค์กรหรือบุคลากรนำ AI ไปใช้ในบริบทจริง เช่น การใช้ช่วยออกแบบการสอน วิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์ หรือสร้างหลักสูตร …
5. Dataset ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกหรือวิเคราะห์ เช่น เอกสารนโยบาย ข้อสอบ ชิ้นงานนักเรียน พฤติกรรมผู้เรียน คะแนนของผู้เรียน …

AI in Education

Outline

  • AI-Augmented Programme Learning Outcomes Design (PLOs)

  • AI-Augmented and Assisted Teaching

AI-Augmented PLOs Design (1)

AI-Augmented PLOs Design (2)

ใช้แหล่งข้อมูลจากเอกสารที่เกี่ยวข้องทั้งในระดับชาติ และนานาชาติ เพื่อรวบรวมแนวคิดสำคัญเกี่ยวกับสมรรถนะครูที่จำเป็น ภายใต้บริบทของการศึกษาในศตวรรษที่ 21 และการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีและสังคม เช่น กรอบนโยบายและมาตรฐานระดับชาติ กรอบนโยบายและวิสัยทัศน์ของสถาบัน กรอบสมรรถนะครูระดับภูมิภาคและนานาชาติ แนวโน้มทักษะและสมรรถนะในอนาคต และความคิดเห็นจากคณาจารย์และผู้เกี่ยวข้อง

หมวดหมู่หลัก ชื่อหมวดหมู่ รายการเอกสารที่เกี่ยวข้อง
1 กรอบนโยบายและมาตรฐานวิชาชีพครูของไทย - ประกาศคณะกรรมการคุรุสภา เรื่อง สาระความรู้ สมรรถนะและประสบการณ์วิชาชีพของผู้ประกอบวิชาชีพ
- แผนการศึกษาแห่งชาติ พ.ศ. 2560–2579
- มาตรฐานคุณวุฒิระดับอุดมศึกษา
2 วิสัยทัศน์และทักษะเป้าหมายของมหาวิทยาลัย - วิสัยทัศน์ พันธกิจของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
- วิสัยทัศน์ พันธกิจ และค่านิยมหลักของคณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2024–2028
- ทักษะอนาคต จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย (ศ.ดร.วิเลิศ ภูริวัชร)
3 สมรรถนะครูในระดับภูมิภาคและสากล - สมรรถนะครูเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (SEA-TCF)
- The V³SK Model (NIE, Singapore)
- AI Competency for Teacher (UNESCO, 2024)
4 ทักษะ สมรรถนะ และความรู้เพื่ออนาคตครูในโลกเปลี่ยนแปลง - ทักษะที่จำเป็นแห่งอนาคต เพื่อเตรียมการพัฒนาคุณภาพคนไทยทุกช่วงวัย (สกศ.)
- The Future of Skills: Employment in 2030 (WEF, 2017)
- The Future of Jobs (WEF, 2020)
- The Future of Jobs Report 2025 (WEF): Skills outlook
- The futures we build (UNESCO, 2023)
- McKinsey: Defining the skills citizens will need (2021)
- OECD DIGITAL EDUCATION OUTLOOK 2023
- OECD Learning Compass, Knowledge, Skills, Attitudes, Transformative Competencies
- Artificial intelligence literacy, lifelong learning, and fear of innovation
- Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning
- Role of data literacy training for decision-making in teaching practice
5 ข้อคิดเห็นและข้อมูลจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย - ความคิดเห็นจากคณาจารย์คณะครุศาสตร์
- ผลการสำรวจบัณฑิต ผู้ใช้บัณฑิต และผู้เกี่ยวข้อง

AI-Augmented PLOs Design (3)

  • Document Digitization

  • Attribute phrase extraction using LLMs

    • Prompt Engineering

    • Extracting Attribute Keywords/Phrases from Text

    • Classifying Phrases into Defined Attribute Categories

    • Batch processing

  • ชุดข้อมูลคลังคำสำคัญ/วลี 1627 คำ

AI-Augmented PLOs Design (4)

AI-Augmented PLOs Design (5)

Mapping คำสำคัญกับกรอบแนวคิดคุณลักษณะของบัณฑิตคณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย (ปรับปรุง keywords)

Competency ID Competency (เดิม) Example Keywords (ใหม่) ผลการสังเคราะห์ Keyword ใหม่
Competency 1 การออกแบบการเรียนรู้บนฐานเทคโนโลยีและข้อมูล instructional_design, technology_integration, technological_literacy, digital_literacy, digital_tools, ai_literacy, data_analysis, data_literacy, data_literacy_skills, personalized_learning, adaptive_learning, equitable_learning_environments, global_awareness, curriculum_development, 21st_century_skills, systems_thinking… มุ่งเน้นการออกแบบและจัดประสบการณ์การเรียนรู้โดยใช้เทคโนโลยีและข้อมูลสารสนเทศเป็นฐาน เพื่อเปลี่ยนแปลงการเรียนรู้ให้มีความหมายและสอดคล้องกับความต้องการเฉพาะของผู้เรียนแต่ละคนอย่างแท้จริง ไม่เพียงแค่ใช้เครื่องมือดิจิทัล แต่รวมถึงการออกแบบที่ตอบสนองต่อความหลากหลายและความเฉพาะบุคคล
Competency 2 การบริหารจัดการและการตัดสินใจด้านการศึกษา adaptability, flexibility, flexibility_and_adaptability, ethical_decision-making, professional_ethics, ethical_teaching_practices, differentiated_instruction, responsive_teaching, active_learning, teamwork_skills, collaboration_skills, communication_skills, creative_thinking, decision-making, strategic_decision-making, change_management, problem_solving, future_skills_development, learning_agility… แสดงถึงภาวะผู้นำเชิงจริยธรรมที่สามารถวิเคราะห์สถานการณ์และตัดสินใจได้อย่างยืดหยุ่นท่ามกลางความซับซ้อนบริบทโลก และบริบททางการศึกษา มีทักษะในการวางกลยุทธ์และบริหารจัดการที่รองรับความแตกต่างของผู้เรียนและความเปลี่ยนแปลงในระดับระบบอย่างมีประสิทธิภาพ
Competency 3 การพัฒนาตนเองและการทำงานร่วมกับผู้อื่น self-directed_learning, lifelong_learning, growth_mindset, reflective_practice, resilience, self-awareness, self-care, well-being, professional_development, continuous_professional_development, collaboration, collaborative_learning, collaborative_problem_solving, critical_thinking, metacognitive_skills, strategic_decision-making, effective_teamwork… สะท้อนลักษณะของผู้เรียนรู้ตลอดชีวิตที่มีแรงขับภายในในการพัฒนาตนเองทางวิชาชีพ พร้อมความสามารถในการทำงานร่วมกับผู้อื่นอย่างสร้างสรรค์ท่ามกลางสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง และใส่ใจต่อความเป็นอยู่ที่ดีของทั้งตนเองและผู้อื่นอย่างสมดุล
Competency 4 จริยธรรม ความเสมอภาค และพลเมืองโลก global_citizenship, global_awareness, global_competence, cultural_responsiveness, equity, inclusive_education, cross-cultural_communication, collaborative_work, collaborative_teaching, adaptive_teaching, adaptive_instruction, ethics, ethical_decision-making, data-driven_decision_making, evidence-based_practice, strategic_data_use, collaborative_data_use, collaborative_data_analysis… เน้นความเข้าใจในบทบาทของครูในฐานะพลเมืองโลกที่มีจริยธรรม เปิดกว้างต่อความหลากหลายทางวัฒนธรรม และมีความรับผิดชอบต่อสังคม สามารถประยุกต์ใช้ข้อมูลและแนวปฏิบัติที่อิงหลักฐานในการตัดสินใจด้านการเรียนการสอนเพื่อส่งเสริมความเสมอภาคและความยุติธรรมในการศึกษา

AI-Augmented and Assisted Teaching


AI-Augmented and Assisted Teaching : Intentional Assessment

การออกแบบการประเมินที่มีวัตถุประสงค์ชัดเจนว่าจะเป็นการวัดและประเมินผลเพื่อปรับปรุงการเรียนการสอน ไม่ใช่เพื่อให้เกรดเท่านั้น แต่เพื่อสร้างความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับการเรียนรู้ของนักเรียนแต่ละคนที่จะนำไปสู่ การเข้าใจผู้เรียน (ปัญหา/สาเหตุของปัญหา) การวางแผนช่วยเหลือเชิงรุก และการดำเนินการช่วยเหลืออย่างแม่นยำ ทันท่วงที

Four Principles

  • Propose-Driven

  • Personalized

  • Process_Enhanced

  • Proactive Prevention

Three Tiers

  • Predictive Assessment

  • Responsive Assessment

  • Intensive Assessment

Generative AI for Assessment Design, Scoring, and Feedback

  • Item/Quiz Generator (🧭 Purpose-Driven)

  • Task Generator (🧭 + 🧠 Process-Enchanced)

  • Differentiate/Adaptive Tasks (🎯 Personalized)

  • Rubric Generator (🧭 + 🧠 + 🎯 + 🛡️ Proactive)

  • Automated Scoring & Automated Essay Scoring (🎯 + 🛡️)

  • Feedback Generator (🎯 + 🛡)

Automated Scoring + Feedback (1)

  • ZGen AI เช่น ChatGPT สามารถตรวจคำตอบของโจทย์ปัญหาได้ และยังสามารถตรวจให้ผู้เรียนเป็นรายบุคคลโดยอัตโนมัติ

  • ถ้าคำถามมีความซับซ้อนอาจแบ่งการป้อน prompt เป็นส่วนย่อย ๆ เช่น ส่วนสอนหรือปรับแต่งเฉลยคำตอบ ส่วนตรวจให้คะแนน และส่วนให้ผลป้อนกลับ

Automated Scoring + Feedback (2)

  • Gen AI เช่น ChatGPT สามารถตรวจคำตอบของโจทย์ปัญหาได้ และยังสามารถตรวจให้ผู้เรียนเป็นรายบุคคลโดยอัตโนมัติ

  • ถ้าคำถามมีความซับซ้อนอาจแบ่งการป้อน prompt เป็นส่วนย่อย ๆ เช่น ส่วนสอนหรือปรับแต่งเฉลยคำตอบ ส่วนตรวจให้คะแนน และส่วนให้ผลป้อนกลับ

Automated Scoring + Feedback (3)

Automated Scoring + Feedback (4)

Automated Scoring + Feedback (5)

AI-Augmented Data Analysis

AI-Augmented Data Analysis

AI-Augmented Data Analysis

AI-Augmented Data Analysis

AI-Augmented Data Analysis: Explainable AI

AI-Augmented Data Analysis : ค้นหาผู้เรียนที่มีความโดดเด่น

Gen AI สามารถสำรวจผู้เรียนที่มีความโดดเด่นโดยใช้ได้ทั้งวิธีการทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง แปลผล และรายงานให้ครูผู้สอนทราบเพื่อดำเนินการสนับสนุน/ช่วยเหลือผู้เรียนต่อไปได้

AI-Augmented Data Analysis : ค้นหาผู้เรียนที่มีความโดดเด่น

AI-Augmented Data Analysis : ควรให้เวลาทำงานแก่ผู้เรียนมากขึ้นหรือไม่?

AI-Augmented Data Analysis : ควรให้เวลาทำงานแก่ผู้เรียนมากขึ้นหรือไม่?

คลิกเพื่อดูรายละเอียด 
1. จากข้อมูลที่ให้ขอให้สร้าง histogram เพื่อนำเสนอการแจกแจงของ StatSubmitTime หน่อย ข้อมูลดังกล่าวเป็นจำนวนชั่วโมงโดยเฉลี่ยที่นักเรียนใช้ในการทำงานที่ได้รับมอบหมาย ให้สร้างเส้นตรง x = 168 เป็นเส้นประไว้ด้วยเพื่อเป็นจุดอ้างอิงระยะเวลา deadline ของการส่งงานแต่ละชิ้น (7 วัน)

2. ช่วยคำนวณสถิติพื้นฐานของตัวแปร StatSubmitTime หน่อย ได้แก่ ความถี่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าต่ำสุด Q1, Q2, Q3 และ ค่าสูงสุด โดยจำแนกตามกลุ่มของนักเรียนที่ส่งงานตรงเวลาและส่งงานช้า

3. มีนักเรียนเสนอว่าควรขยายเวลาการส่งงานจาก 7 วันเป็น 10 วัน ทั้งนี้เป็นเพราะเชื่อว่าการมีเวลามากขึ้นจะทำให้งานดีขึ้น และผลการเรียนจะดีขึ้นด้วย ผมอยากวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบสมมุติฐานนี้ ทำยังไงได้บ้างจากข้อมูลที่มี ลองเสนอทางเลือกหน่อย

4. ลองสร้างแผนภาพการกระจาย โดยที่ให้แกน y เป็น StatKnowledge และ แกน x เป็น StatSubmitTime พร้อมทั้งสร้าง smooth line regression เพื่อแสดงแนวโน้มความสัมพันธ์ด้วย

5. ขอให้ hover label ใน scatter plot แสดง student_id ด้วย และปรับแกน x ให้เป็นจำนวนเต็ม ไม่มีจุดทศนิยมด้วย

6. ขอ scatter plot แบบนี้แต่เปลี่ยนแกน y เป็น StatPercentSubmit

7. ให้แกน y เป็น StatPercentSubm เหมือนเดิม แต่ลองปรับแกน x ให้เป็นตัวแปรจัดประเภทกำหนด cutoff ที่ 75, 125 และ 168 แล้วปรับแผนภาพเป็น boxplot แทน

AI-Augmented Data Analysis : ควรให้เวลาทำงานแก่ผู้เรียนมากขึ้นหรือไม่?

Qualitative Data Analysis

Intervention Design & Implementation

  • ค้นหางานวิจัย/แหล่งข้อมูลอ้างอิง

  • ออกแบบแผนการสอน

  • สร้างเนื้อหาการเรียนรู้ เช่น สถานการณ์ บทสนทนา ประโยคตัวอย่าง …

  • อธิบายเนื้อหา ให้ข้อมูลป้อนกลับผู้เรียน

  • แปลภาษาและสรุปความ

  • ปรับเนื้อหาให้มีความสอดคล้องกับระดับหรือภูมิหลังของผู้เรียน

  • ออกแบบวิธีการสนับสนุนหรือช่วยเหลือผู้เรียนที่เหมาะสม

Intervention Design & Implementation: Custom GPT

  • Prompt engineering + Context injection

  • สามารถปรับแต่ง GPT ให้มีความเฉพาะและเหมาะกับการทำงานในแต่ละบริบท

  • ไม่จำเป็นต้องเขียน code

Intervention Design & Implementation: Custom GPT

  • บน sidebar ของ ChatGPT คลิกเลือก Explore GPTs

  • มุมขวาบนของหน้าจอ คลิปเลือก + Create

Intervention Design & Implementation: Custom GPT